상세정보
빅데이터는 거품이다
- 저자
- 김동환
- 출판사
- 페이퍼로드
- 출판일
- 2016-10-10
- 등록일
- 2016-12-14
- 파일포맷
- EPUB
- 파일크기
- 3MB
- 공급사
- 교보문고
- 지원기기
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책소개
[빅데이터는 거품이다]의 저자 김동환은 책 전반에 걸쳐 빅데이터 유행의 터무니없음을 조목조목 비판한다. 빅데이터 유행을 한 꺼풀 벗겨 그것의 본질과 실체를 정확하게 봐야 한다는 것이다. 여기서 짚고 가야 할 것은 저자의 비판이 향해 있는 곳이 빅데이터 자체가 아니라, 빅데이터를 둘러싸고 벌어지는 그릇된 유행이라는 점이다. 빅데이터는 잘못이 없다. 빅데이터를 자신의 이해관계를 위해 이용하고 빅데이터의 능력과 잠재력을 과도하게 부풀리는 ‘사이비’가 잘못인 것이다.
대한민국에서 빅데이터는 여전히 현재진행형이다. 아니 반드시 그래야만 한다. 앞으로 지속적인 수정과 보완이 필요하니 말이다. 새로운 질문이 시작된 것이다. 우리는 보다 현실적으로 생각할 필요가 있다. 빅데이터 그 자체, 빅데이터 전부가 잘못되었다는 것이 아니다. 빅데이터를 통한 분석은 분명 누구에게나 훌륭하고 중요한 자원이다. 그러나, 저자가 누누이 강조하듯이 이 말이 빅데이터가 만병통치약이라는 뜻은 결코 아니다.
저자소개
저자 : 김동환
저자 김동환은 1963년 서울에서 태어났다. 고려대 경영학과를 졸업하고 같은 대학 행정학과에서 석사 학위와 박사 학위를 받았다. 한국전자통신연구원의 연구원을 거쳐 현재 중앙대 공공인재학부 교수로 재직 중이다.
필자는 인공지능, 사물인터넷과 함께 미래 핵심기술로 꼽히는 빅데이터에 대한 열광을 광풍狂風, 곧 미친 바람이라고 본다. 발본적拔本的 비판이다. 특히나 빅데이터를 활용하면 미래의 재난을 예측해 방지할 수 있고, 못할 것 없이 다 할 수 있다는 듯한 환상을 가지는 관료사회와 이를 부추기며 프로젝트 수주에 혈안이 된 지식인 사회 - 특히 교수 사회 - 의 치부를 낱낱이 해부한다.
행정학 전공인 교수가 첨단 IT 업종의 빅데이터 분야를 거론하는 것이 조금은 어울릴 것 같지 않다. 그러나 김동환 교수는 1980년대 후반부터 인공지능을 연구해왔다. 인공지능의 창시자 중 한 사람인 허버트 사이먼의 의사결정 이론과 인공지능 이론을 파고들어 전문가 시스템은 물론이고 신경망 이론까지 섭렵했다.
인공지능을 넘어서서 사회를 컴퓨터로 모델링하고 시뮬레이션 할 수 있는 방법을 찾았다. 시스템 다이내믹스의 컴퓨터 시뮬레이션 방법을 행정학에 도입하고자 노력하였고, 그 결과 1990년대 초반에는 시스템 다이내믹스 시뮬레이션 소프트웨어를 만들어서 세계학회에서 발표하기도 했다. 한동안 MIT 경영대학원 시스템 다이내믹스 그룹에서는 그가 만든 소프트웨어를 수업 시간에 사용하기도 했다.
그런 그가 보기에 한국사회에 난무하는 빅데이터에 대한 열광적 유행은 거품이다. 마법의 도구처럼 빅데이터를 거론하지만 빅데이터 역시 데이터와 마찬가지로 과거 사실에 대한 기록과 현상 분석을 위한 기초자료에 불과한 것이다. 그런데도 관련 정부기관과 지식인 사회에서 빅데이터를 미래 예측의 도구이자 세상의 모든 문제를 해결해주는 마법의 열쇠인 양 치켜세우는 것은 분명 사기꾼의 그것과 다를 바 없다는 것이 저자의 생각이다. 이런 상식 이하의 현상 이면에는 미국 대통령의 말이라면, 구글과 같은 미국의 첨단기업이 주장한 것이라면 검증할 것 없이 맞을 것으로 여기고 따라 하기에 급급한 한국의 관료와 지식인 사회의 식민지 근성이 있다는 것이 필자의 시각이다.
2014년 저자는 전공과는 전혀 관계없을 『3쿠션 패턴 100』이란 당구책을 내기도 했다. ‘시스템 사고’에 익숙한 저자가 당구 선수들의 암묵적인 지식을 ‘패턴’이라는 방식으로 정리하여 책으로 소개한 것이다. 지식인이라면 자신의 지식을 현학적으로 떠벌리는 데 그쳐서는 안 되고 하다못해 당구공의 물리적 움직임을 설명하는 데 도움이 되어야 한다는 게 저자의 고집스러운 생각이다.
목차
프롤로그
빅데이터라는 광풍 9
행태주의의 유령이 부활했다 10
모르면서 아는 척, 알면서 모르는 척 12
자격증 사회와 ‘사이비’의 득세 19
당구책 저자인 나도 자격은 있다 21
1장 대한민국과 빅데이터 27
청와대와 따로 노는 미래창조과학부 30
과학기술 R&D도 속도전으로? 33
이명박 대통령의 빅데이터 35
빅데이터 시대의 시작? 38
‘빅데이터 마스터 플랜’의 세 가지 포부 45
범죄발생 장소와 시간을 예측한다? 47
재난 피해 지역을 사전에 예측한다? 49
주민참여형 교통사고 감소체계를 구축한다? 51
빅데이터에 쏟아지는 ‘예산 폭탄’ 52
김포시의 성급했던 ‘빅데이터 타운’ 선언 54
2장 오바마 대통령의 승리는빅데이터의 승리였나? 61
빅데이터 대통령, 버락 오바마 65
대한민국의 선거와 빅데이터 69
현장 vs 이론 71
전문가와 데이터가 부족해 빅데이터 프로젝트가 실패했나? 73
‘벌거벗은 임금님’과 빅데이터 거품 79
3장 빅데이터는 미래를 예측할 수 없다 83
구글의 독감 예언 86
구글 독감 논문의 실체 89
구글의 독감 예측 실패 94
‘보니니의 역설’을 보여주는 빅데이터 97
4장 ‘지적 유행’의 세 가지 조건: 타짜, 호구, 바람잡이 101
차도살인지계 105
한국와 미국의 빅데이터 유행에는 차이가 있다 106
타짜, 호구, 바람잡이가 지적 유행을 만든다 113
대한민국의 빅데이터 유행 메커니즘
: ‘빅데이터 옹호론자’, 빅데이터 관련 업체, 정부 115
미국의 지적 유행: 행태주의와 ‘큰 것’에 대한 숭배 121
미국의 빅데이터 유행 메커니즘: 정부의 투자와 ‘주주 자본주의’ 129
하이프 사이클 에서 사라진 빅데이터 136
5장 빅데이터 또한 결국에는 데이터 143
우로보로스 숭배? 146
이론의 종말? 148
허버트 사이먼의 통찰 152
빅데이터는 데이터일 뿐이다 155
에필로그
빅데이터의 본질에만 충실하면 된다 163
출처 168
